中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    socket recv 大数据 更多内容
  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

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  • 快速搭建数据大屏

    示。 图11 屏效果 单击右上角右“保存”,输入屏的名称,单击“确定”,屏保存成功。 步骤5:管理屏 切换屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称,进入项目页面。 单击“数据分析 > 屏”,进入屏页面。 单击屏名称,进入屏编辑页面。 发布屏:单击页面右上角“保存并发布”,大屏发布成功。

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  • 由于Kafka配置的限制,导致Spark Streaming应用运行失败

    B。那么此时回写数据已超出阈值。此时,会出现上述错误。 图1 应用场景 解决措施: 方式一:推荐优化Spark Streaming应用程序中定义的批次时间,降低批次时间,可避免超过Kafka定义的阈值。一般建议以5-10秒/次为宜。 方式二:将Kafka的阈值调,建议在 FusionInsight

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  • 由于kafka配置的限制,导致Spark Streaming应用运行失败

    B。那么此时回写数据已超出阈值。此时,会出现上述错误。 图1 应用场景 解决措施: 方式一:推荐优化Spark Streaming应用程序中定义的批次时间,降低批次时间,可避免超过kafka定义的阈值。一般建议以5-10秒/次为宜。 方式二:将kafka的阈值调,建议在 MRS

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  • 由于Kafka配置的限制,导致Spark Streaming应用运行失败

    B。那么此时回写数据已超出阈值。此时,会出现上述错误。 图1 应用场景 解决措施: 方式一:推荐优化Spark Streaming应用程序中定义的批次时间,降低批次时间,可避免超过Kafka定义的阈值。一般建议以5-10秒/次为宜。 方式二:将Kafka的阈值调,建议在FusionInsight

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 获取大屏指定组件数据

    获取屏指定组件数据 功能介绍 获取屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 由于Kafka配置的限制,导致Spark Streaming应用运行失败

    B。那么此时回写数据已超出阈值。此时,会出现上述错误。 图1 应用场景 解决措施: 方式一:推荐优化Spark Streaming应用程序中定义的批次时间,降低批次时间,可避免超过Kafka定义的阈值。一般建议以5-10秒/次为宜。 方式二:将Kafka的阈值调,建议在FusionInsight

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  • 由于Kafka配置的限制,导致Spark Streaming应用运行失败

    B。那么此时回写数据已超出阈值。此时,会出现上述错误。 图1 应用场景 解决措施: 方式一:推荐优化Spark Streaming应用程序中定义的批次时间,降低批次时间,可避免超过Kafka定义的阈值。一般建议以5-10秒/次为宜。 方式二:将Kafka的阈值调,建议在FusionInsight

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  • 其他系统函数

    isvertical johab_to_utf8 jsonb_in jsonb_out jsonb_recv jsonb_send - - - json_in json_out json_recv json_send justify_days justify_hours justify_interval

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  • 内部函数

    int2recv line_recv oidvectorrecv_extend tidrecv utf8_to_koi8u anyarray_recv euc_jp_to_mic int2vectorrecv lseg_recv path_recv time_recv utf8_to_shift_jis_2004

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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    使用数据工程构建NLP模型数据集 NLP模型支持接入的数据集类型 盘古NLP模型仅支持接入文本类数据集,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表1。 表1 构建NLP模型所需数据量

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  • 内部函数

    int2recv line_recv oidvectorrecv_extend tidrecv utf8_to_koi8u anyarray_recv euc_jp_to_mic int2vectorrecv lseg_recv path_recv time_recv utf8_to_shift_jis_2004

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  • GAUSS-02011 -- GAUSS-02020

    错误原因:"主备数据复制过程中,备机发送数据时检测到错误。根据""%s""给出的主备连接返回的错误信息进行处理。" 解决办法:"1. 网络连接超时异常/当前主机业务压力,调整当前网络环境/调整业务压力。2. 主机异常关闭,检查主机异常关闭原因。" GAUSS-02014: "socket not open" SQLSTATE:

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  • 内部函数

    int2recv line_recv oidvectorrecv_extend tidrecv utf8_to_koi8u anyarray_recv euc_jp_to_mic int2vectorrecv lseg_recv path_recv time_recv utf8_to_shift_jis_2004

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